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[Flocke141]

Hallo Zusammen

ich suche ein nicht-parametrischer Verfahren, welches ich alternativ zu meiner Mixed ANOVA anwenden kann. Ich habe nämlich ungleiche Fehlervarianzen und Kovarianzmatrizen für meine Daten feststellen müssen. Ich weiß, dass es keine 1:1 Alternative zur gemischten ANOVA gibt und hab mich schon ein bisschen zum Mann-Whitney-U-Test, Wilcoxon Test und Friedmann Test belesen, bin aber unsicher, welches Verfahren für mich in Frage kommt.

Ich habe zwei Berufsgruppen (Logopäden und Ärzte), die ich jeweils unter der Bedingung 1* und Bedingung 2** befragt habt.

*Bedingung 1: Über eine Likert Skala sollte die Einstellung gegenüber einer App für Rückenschmerzen angeben werden.
** Bedingung 2: Über eine Likert Skala sollte die Einstellung gegenüber einer App für logopädisches Training angeben werden.

Ich möchte gerne rausfinden können, inwiefern sich die Einstellungen ggü den verschiedenen Apps unterscheiden. Also, ob eine davon evtl positiver bewertet wird als die andere.


Ich bin dankbar für jegliche Hilfestellung
LG Flocke

[PonderStibbons]

Ermittle die intraindividuelle Differenz zwischen den Messungen und nimm diese als abhängige Variable für den Gruppenvergleich.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Flocke141]

Ermittle die intraindividuelle Differenz zwischen den Messungen und nimm diese als abhängige Variable für den Gruppenvergleich.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

und welches Verfahren wende ich dann für bzw. mit dieser ermittelten Differenz an? da würde sich ja dann eigentlich der Wilcoxon-vorzeichen-rang-test anbieten, oder?

[PonderStibbons]

Wie kommst Du auf den? Der ist für abhängige Messungen. Du vergleichst jedoch die
n individuellen Differenzwerte (= abhängige Variable) zwischen zwei unabhängigen Gruppen.
Dafür kommt Welch-t-Test oder Wilcoxon Rangsummentest/Mann-Whitney U-Test in Betracht.

Mit freundlichen Grüßen

PnderStibbons